Ответы на экзаменационные билеты по эконометрике

Если стоит задача построения модели регрессии, включающей результативную бинарную переменную, то прогнозные значения yiпрогноз, полученные с помощью данной модели, будут выходить за пределы интервала [0;+1] и не будут поддаваться интерпретации. В этом случае задача построения модели регрессии формулируется не как предсказание конкретных значений бинарной переменной, а как предсказание непрерывной переменной, значения которой заключаются в интервале [0;+1].

Решением данной задачи будет являться кривая, удовлетворяющая следующим трём свойствам:

1) 1)    F(–)=0;

2) F(+)=1;

3) F(x1)F(x2) при условии, чтоx1 x2.

Данным трём свойствам удовлетворяет функция распределения вероятности.

Модель парной регрессии с результативной бинарной переменной с помощью функции распределения вероятности можно представить в следующем виде:

prob(yi=1)=F(0+1xi),

где prob(yi=1) – это вероятность того, что результативная переменная yi примет значение, равное единице.

В этом случае прогнозные значения yiпрогноз, полученные с помощью данной модели, будут лежать в пределах интервала [0;+1].

Модель бинарного выбора может быть представлена с помощью скрытой или латентной переменной следующим образом:

Векторная форма модели бинарного выбора с латентной переменной:

В данном случае результативная бинарная переменная yi принимает значения в зависимости от латентной переменной yi*:

Модель бинарного выбора называется пробит-моделью или пробит-регрессией (probit regression), если она удовлетворяет двум условиям:

1) остатки модели бинарного выбора i являются случайными нормально распределёнными величинами;

2) функция распределения вероятностей является нормальной вероятностной функцией.

Пробит-регрессия может быть представлена с помощью выражения:

NP(yi)=NP(0+1x1i+…+kxki),

где NP – это нормальная вероятность (normal probability).

Модель бинарного выбора называется логит-моделью или логит-регрессией (logit regression), если случайные остатки i подчиняются логистическому закону распределения.

Логит-регрессия может быть представлена с помощью выражения:

Данная модель логит-регрессии характеризуется тем, что при любых значениях факторных переменных и коэффициентов регрессии, значения результативной переменной yi будут всегда лежать в интервале [0;+1].

Обобщённый вид модели логит-регрессии:

Достоинством данной модели является то, что результативная переменная yi может произвольно меняться внутри заданного числового интервала (не только от нуля до плюс единицы).

Логит-регрессия относится к классу функций, которые можно привести к линейному виду. Это осуществляется с помощью преобразования, носящего название логистического или логит преобразования, которое можно проиллюстрировать на примере преобразования обычной вероятности р:

Качество построенной логит-регрессии или пробит-регрессии характеризуется с помощью псевдо коэффициента детерминации, который рассчитывается по формуле:

Если значение данного коэффициента близко к единице, то модель регрессии считается адекватной реальным данным.

56. Метод максимума правдоподобия

Метод максимума правдоподобия (maximum likelihood function) применяется для определения неизвестных коэффициентов модели регрессии и является альтернативой методу наименьших квадратов. Суть данного метода состоит в максимизации функции правдоподобия или её логарифма.

Общий вид функции правдоподобия:

где

– это геометрическая сумма, означающая перемножение вероятностей по всем возможным случаям внутри скобок.

Предположим, что на основании полученных данных была построена модель регрессии бинарного выбора, где результативная переменная представлена с помощью латентной переменной:

Следовательно, вероятность события, что результативная переменная yi примет значение, равное единице, можно выразить следующим образом:

Вероятность события, что результативная переменная yi примет значение, равное нулю, можно выразить следующим образом:

В связи с тем, что для вероятностей считается справедливым равенство вида:

функция правдоподобия может быть записана как геометрическая сумма вероятностей наблюдений:

Для логит-регрессии и пробит-регрессии функция правдоподобия строится через сумму натуральных логарифмов правдоподобия следующим образом:

Оценки неизвестных параметров логит-регрессии и пробит-регрессии определяются с помощью максимизации функции правдоподобия:

Для определения максимума функции l(,X) необходимо вычислить частные производные этой функции по каждому из оцениваемых параметров и приравнять их к нулю. Результатом данной процедуры будет стационарная система уравнений:

С помощью преобразований данной системы уравнений переходим к системе нормальных уравнений, решениями которой и будут оценки максимального правдоподобия